스탠퍼드 대학과 Google 연구팀이 텍스트로 사실적인 동영상을 생성하는 확산 모델인 「W.A.L.T」를 발표했습니다. 실제로 「W.A.L.T」를 사용하여 생성한 동영상도 다수 공개되어 있습니다.
WALT(pdf 다운로드)
https://walt-video-diffusion.github.io/assets/WALT.pdf
Photorealistic Video Generation with Diffusion Models
https://walt-video-diffusion.github.io/
Photorealistic Video Generation with Diffusion Models
We present W.A.L.T, a transformer-based approach for photorealistic video generation via diffusion modeling. Our approach has two key design decisions. First, we use a causal encoder to jointly compress images and videos within a unified latent space, enab
walt-video-diffusion.github.io
「WALT」는, Google 등이 발표한 심층 학습 모델인 Transformer를 베이스로 한 동영상 생성 AI입니다. 연구팀의 아그림 굽타 씨는, WALT의 구조를 X(구 Twitter)에 포스팅하고 있습니다.
WALT는 먼저 Joint Casual 3D 인코더를 사용하여 공유 잠재 공간의 이미지 및 동영상을 압축합니다.
다음으로 기억 및 트레이닝의 효율을 높이기 위해, 잠재 공간에서의 공간적 · 시간적 공동 생성 모델링용으로 조정된 윈도 · 어텐션 · 아키텍처를 사용한다는 것.
이를 통해 자연어 프롬프트로부터 사실적이고, 시간적으로 일관된 모션을 생성할 수 있습니다.
실제로 연구팀은 WALT를 사용하여 생성한 동영상을 다수 공개하고 있습니다.
https://walt-video-diffusion.github.io/samples.html
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